像分成一系列有意义的、各具特征的目标或区域的技术过程。?图像特征:图像特征是指图像中可用作标志的属性, 分为图像的统计特征和图像的视觉特征两类。?统计特征一些人为定义的特征,通过变换才能得到,如图像的直方图、矩、频谱等。?视觉特征人的视觉可直接感受到的自然特征,如区域的亮度、色彩、纹理或轮廓等。图像分割可定义 6 第五章图像分割与边缘检测图像分割的目的和意义?分割的最终结果是图像被分解成一些具有某种特征的最小成分,称为图像基元。相对于整幅图像来说,这种图像基元更容易快速处理。?因此图像分割是进一步理解图像的基础,也决定了图像理解的成败。 7 第五章图像分割与边缘检测图像分割特征抽取输入图像物体图像???????????? Nx x x? 2 1特征矢量分类物体类型“ Bar ”检测出各种物体,并把他们的图像和其余景物分离对物体进行度量,即对物体进行定量分析估计输出仅仅是一种决策,确定每个物体应该归属的类别图像分析和理解的处理过程 8 第五章图像分割与边缘检测图像分割的方法 1.阈值分割-通过阈值对不同物体进行分割; 2.基于区域的分割-把各像素划归到各个物体或区域中; 3.边缘检测-先确定边缘像素,并把它们连接在一起,以构成所需的边界; 4.轮廓跟踪与提取 5.投影法与差影法 9 第五章图像分割与边缘检测图像分割难度?分割依赖于低层视觉,同时又依赖于高层视觉。图象分割是计算视觉和图像理解中的最基本问题之一,也是该领域国际学术界公认的将会长期存在的最困难的问题之一。?图象分割之所以困难的一个重要原因是其并不完全属于图像特征提取问题,它还涉及到各种图像特征的知觉组织。?从一般意义上来说,只有对图像内容的彻底理解,才能产生完美的分割。通过限制图像的类型,可以降低图象分割的难度。如工业视觉检测应用中,对环境进行适度控制。(充分利用问题领域的先验知识) 10 第五章图像分割与边缘检测
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